图海川独坐讲台，当真一句话都不肯浪费。
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“2025年，我受命为阿里集团正在运作的国际网购平台开发一款多语言翻译系统。当时我还不是项目负责人，只是技术方面的总设计师。设计目标有两个：一是自动翻译所有的网页界面文字，二是为作为阿里旺旺的内嵌翻译支持，让使用各种语言的人可以直接交谈，同时处理语音和文字翻译。你们有些人可能没听说过旺旺，因为它已经被这个内嵌反过来吞并了。网购平台也是这样——本来它定了个名字叫‘世界宝’。现在，这些都通称‘万国宝’。所以先澄清一点：现在我谈到的万国宝，不是指网购平台也不是从前的旺旺，专指我设计的人工智能翻译系统。到这个定义需要改变的时候，我会提醒你们。
“这个项目本来不应该存在。因为在2025年，谷歌的人工智能翻译技术已经很成熟。集团内部开预研会，我的第一反应是：为什么还要自己发明轮子？把谷歌翻译嵌进去不就行了吗？当时谷歌的自然语言翻译产品除了谷歌翻译，还有谷歌数字助理、谷歌Duplex。三个内核揉在一起再进行二次开发，恰好能满足我们的需求。这些产品的接口也非常友好。
“开完会我就明白为什么了。万国宝能够出生，还得感谢您。”他向国务卿点了点头，“那时美国商务部由您主持，认定谷歌的自然语言人工智能是战略技术。可以让我们当用户，但不能嫁接在与美国企业竞争的阿里平台上。那个合作才谈了个意向，就被你砍掉了。我们只能另起炉灶。”
美国代表团的译员非常出色，几乎同时说完。国务卿毫不介意，也笑着点头。
“怎么做呢？还得用谷歌的东西。因为那时候谷歌的TensorFlow平台几乎统一了机器学习开发模式，已经为自然语言AI提供两种架构。我们用它搭好架子，搞自己的局部算法就行了。2027年我们的系统已经上线试运行。水平还真的不错，比谷歌翻译公开版的正确率和拟人度还高一点。当时，我和谷歌的朋友霍桑聊天，在背后笑话你。我说你砍了商务项目，但没法砍谷歌的开放AI标准，这等于强行给我灌输美国技术思想的精华。霍桑说你不但让谷歌少挣了钱，又逼着中国AI产业补短板，将来还不受限制，都是‘开枪射自己的脚’。他已经过世了，我不妨告诉你。”
这次国务卿面无表情。张翰相当吃惊：什么时候图海川说话这么嚣张过？他现在脑浆温度是有多高？
“2027年的事你们应该还记得。阿里低估了关税问题和跨国物流的复杂。加上那时候世界很乱，各大市场的准入标准也被人为收紧了。整整一年，各国先争吵，再谈判，越谈越糊涂。‘世界宝’上不了线，一拖就是十年，直到把自己的名字都拖没了。万国宝项目组倒是闲了下来。原先赶进度，有很多功夫没有做到位。从2028年开始可以坐下来慢慢改进、反复琢磨。但是，到年底我就撞上了墙。
“那时的万国宝翻译网购平台文字界面，几乎做到了完美。不仅是标准文字，一张商品图片上的中文它都可以立即识别、翻译、改图嵌入。麻烦出在真人交流，尤其是语音会话。当时困扰我的有三个大问题：第一，它搞不懂讽刺。第二，它无法处理很多种修辞，特别是隐喻和指代。第三，遇到语境决定语意的情况就犯蒙。
“前两个问题我用一个真实的内测例子说明。测试员作为中国卖家挂出了恐龙蛋化石商品，一个美国买家向他询问来源和真伪。中国卖家一番解释之后，美国买家说：‘Yeah right！ I too have an ocean front in Nevada to sell you.’万国宝的翻译：‘真不错！我在内华达州有一套海景房，也可以卖给你。’中国卖家听了非常兴奋，催他下单，说下单之后大家可以聊房地产。”
听众已经笑倒了一片，译员们笑得尤其厉害。
图海川一本正经继续：“后来的万国宝是这样翻译的：‘老板实在！我有块地皮在中南海，你买不买？’在座的人类很容易理解，这才是美国买家的本意。那么我们和后来的万国宝有什么共同点？和以前的万国宝又有什么不同？我们知道内华达不靠海。我们起码经历过几百次别人说yeah right的场合。后来的万国宝会把英语隐喻置换成类似的汉语隐喻，甚至使用类似的土鳖语气，就像各位译员刚才脑子里转的弯。
“当时我设想的解决方法是：把yeah right之类的常用短语，以及后面那个土味浓厚的美国俗语，分别归入‘讽刺’和‘俗语’类型，各自用一个深度学习网络层处理。但这也不能完全解决问题——你架不住随时有人发明新俗语、新黑话。更架不住真的有人说yeah right，表示同意。这就是我刚才说的第三个问题：语境决定语意。这才是最广泛、最无解的问题。汉语中尤其严重，‘大胜’等于‘大败’之类，例子太多我就不啰嗦了。
“折腾几个月之后，我终于确认了一件事：要想彻底解决这些问题，万国宝必须理解这个话题、理解说话和听话的人、理解这个世界。理解越多翻译越准确。
“当时我还没弄明白想要的是什么。项目组认为这是AI技术中的两个经典课题：知识系统和行为认知。我在文献堆里碰了一鼻子灰，最后还是霍桑一语惊醒梦中人。他告诉我，我想要的是通用人工智能。‘你要是真解决了所有自然语言的翻译，你就有了一个可以自己学习一切的智能。也就是解决所有智能问题的智能。也就是比人类大脑更像大脑的大脑。’这是他的原话。他劝我适可而止，因为谷歌内部最前沿的自然语言项目也暂时不敢有这种野心。网购平台并不需要这种级别的自动翻译，人和AI总是互相适应的。真实的人在使用智能翻译时知道局限，不会那么贫嘴。他还吐槽，说那个美国买家设定是我的‘红脖子偏见’在作怪。
“霍桑点醒了我，也刺激了我。万国宝的诞生，第二个应该感谢的人是他。一位伟大的工程师，伟大的朋友。2029年春节，我坐在家中从头开始考虑。不仅是手上的工作，还考虑自己整个事业的开头。
“我们这一代搞AI的，很多人都有共同的‘召唤时刻’：2016年阿尔法狗击败围棋世界冠军，夺走了人类智慧的荣耀。阿尔法狗赢下第五盘棋那天，我就选定了专业。也是从那天开始，AI圈子里有个争议最大的问题：阿尔法狗到底会不会下围棋？看完网络直播之后，我不吃不睡思考这个问题，后来的十二年却从没想过。因为从那天起，我不下围棋了。
“这问题听起来很白痴。它把围棋大天才李世石和柯洁都灭了，还能不会下棋？但是学术界对这个问题很严肃。我们换个问法：它‘脑子’里面理解围棋吗？
“我们先来看它是怎么下棋的。我给个最直白的描述：阿尔法狗先记下几百万盘人类对局，用概率工具统计人类棋手在各种局面下的落子选择，用来模仿。然后用另外两个概率工具统计某种局面有多大概率胜利，以及某一手有多大概率导致这种局面。然后它就开始用这三个工具自己跟自己下，不断推演计算下一步。我们知道，围棋可能的局面数量比宇宙中的原子还多。阿尔法狗那么强大的计算硬件也不可能暴力穷尽所有局面。所以还要有第四个工具，作为框架支撑前三个：含有随机猜测的搜索算法，用有限的计算量倒推搜索，搜出获胜概率最高的下一手。
“完了。就这么简单。搞AI的人给这些工具取了各种酷炫的名字，深度学习卷积网络、估值策略函数、蒙特卡洛树，等等。不是我们想蒙人。这些概率学工具，你没有相关专业博士学位就没法理解它们的道理和窍门。总得有个名字吧——但它们的实质就是这么简单粗暴。
“所以当时那些又懂点AI、又会下棋的人就不高兴了，比如说我。这不是下围棋，我们下棋时想的不是这些。我们脑子里是定式、外势、实地、死活、棋型、轻重、缓急等等，一座逻辑和直觉交织而成的宫殿，无限复杂，无限美丽。这个最精妙的游戏被阿尔法狗变成了反复掷骰子，只因为它的记忆力和计算力超过我们亿万倍。
“2029年春节，我坐下想了十分钟，就抽了自己一巴掌。十二年前太无知了！阿尔法狗当然会下棋！实际上，我们每个人开始学棋的时候下法都跟它相同。我们先看别人下棋。然后有样学样，把第一子下在角上，并不知道为什么。然后学‘金角银边草肚皮’。这就是最简单的估值函数。然后学定式。这是统计优化之后的模仿，概率已经被定式书预先计算过了。然后学死活，这是带分支树的自我应对推演。阿尔法狗用什么工具，我们就用什么工具。这就是围棋最本源的下法。
“那么，为什么我们后来就整出那么多花样，跟阿尔法狗完全不同呢？”
中华田园估值函数：金角银边草肚皮
听众的嗡嗡声变大了。技术代表们非常专注，政府代表们一脸茫然，日本和韩国代表团全体兴奋，译员们被一连串围棋术语整得死去活来。
靠讲台最近的加拿大代表团用的是华人译员。那译员灵机一动，全部换成国际象棋术语来翻译。当然是硬凑加胡编，代表们听得频频点头。图海川也听见了，冲他伸个大拇指。
“会下围棋的请举下手？”
不超过五十人。日本和韩国代表几乎是全体。
“会下国际象棋的请举手？”
举手起码多了五倍。
图海川想了想说：“那也不能将就你们。这个问题，围棋比象棋本质得多，因为它几乎没有人为规则。非得用它才能讲清楚。”
下面响起零星的嘘声。图海川讪笑着，跷起二郎腿喝水。
张翰一看他那满不在乎的屌样，斜靠椅背放松的身体，就知道“泥巴时刻”来了——就是朱越在泥巴里面做爱的状态。他手心顿时涌出一把汗。
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“当然是因为我们太低能。”
图海川用空瓶子指着自己的脑袋：“这东西功率不到100瓦，信息传输速度不到每秒100米。阿尔法狗下一盘比赛电费都要3000美元，传输速度是光速。我们发明了这个游戏，一开始和狗的玩法是一样的——本来就该这么玩嘛。然而只要稍稍入门，计算量上去了，我们的脑子就不够用了。要想玩下去，那就只能猛烈削减计算量。
“怎么削减呢？抽象，分类，一层又一层创造新概念，每个概念都把概率计算模糊化，把纯粹的逻辑和计算问题变成教条、经验和价值观。我们把无数种估值计算抽象成‘实地’和‘外势’，把无数种小局面分类成‘好形’和‘恶形’。阿尔法狗亿万次推演的得出的下一手，我们用几个字的模糊教条代替，比如‘逢危需弃’。我们用‘美感’‘虚实’这种非逻辑语言描述围棋，因为我们说不清楚、算不过来。这些低能耗工具真的非常管用，李世石还赢过狗一盘！
2016.3.13，人脑智能在棋盘上最后的辉煌：78手挖制胜。这盘之后阿尔法狗再无败绩。“鬼魅”“凌厉”“天外飞仙”是当时其他人类对白78的描述。78手实际上是误算，然而引发了AI的bug
“这一套玩法听起来很矬。下棋我们是永远下不过AI了。但是阿尔法狗只会下棋，其它什么也不会。东亚人说围棋是人类智能的桂冠，这是自吹自擂。下围棋是个非常简单的智能行为，因为它规则非常简单，因素非常单纯。我们觉得它难是因为19路棋盘太大了，纯属自虐设计。从13路涨到19路，计算量指数暴增，我们又非要玩，就必须搞出这么多复杂的概念来简化它。而狗，因为有一把蛮力，简简单单就把它玩好了。从信息处理和概率学的角度来看，医生诊断病人，或者纯粹靠观察判断老婆有没有偷情，都比下围棋复杂亿万倍。这些事情，我们很多人都能做得很好——”
下面哄堂大笑，都在互相问图海川有没有老婆。
“——但是阿尔法狗就不行。绝对不行。作为一个AI，它非常原始。而我们的大脑是一部通用智能机器，它用它那一套工具和架构，可以对付任何事，解决任何智能问题。我看见同行们在打哈欠了。因为我刚才讲的都是AI研究中的入门常识。为你们的领导着想，请再忍耐我一会儿。
“谁都知道大脑是唯一的通用智能机器。那我们为什么不造个人工大脑呢？这东西可不好造。因为它慢，为了解决问题就进化得极其复杂。上个世纪后半段，有些AI研究者真的尝试过。一个小程序或者一个硬件单元代表一个神经元，让我们弄一大堆胡乱连起来，就叫神经网络！用海量数据训练它，看看它会不会变成大脑？
“当然没有。这些先辈，在业界叫做连接主义者。他们几十年没做出什么成绩，在投资者当中名声臭了。后辈为了出成绩赶紧换方向，AI技术的玩法从连接变成了概率。阿尔法狗就是概率学AI的平型关战役，虽然体量很小没搞定多少鬼子，却吹响了二十一世纪人工智能大进军的号角。因为它证明：我们只要操起这个武器去打，总有能打赢的时候。”
日本代表们听译员解释之后都在笑。
“为什么我会坐下来，从头考虑这些常识问题？因为我感觉概率学已经玩不动了。我的偶像杨立昆，在2017年就说他已经准备好放弃概率学。那时我还是个无知少年，觉得他在无病呻吟。到2029年，我比他更绝望。不是说概率学AI不行，它很厉害。谷歌透镜、人脸识别、自动驾驶、智能辅助设计、诊断系统、智能测谎、无人机刺杀、智能战略防御，不久之前你们还用得很开心。这些都是概率学AI的成果。当代流行的AI中，最差劲的是智能教育系统，教书的AI假装教，上课的学生假装学。最可笑的是AI明星，猴子穿个龙袍就敢去演皇帝。这两个失败都情有可原：在我看来，当个好老师是人类最高智力成就，而表演别人是人类最狡诈的智能行为。这些短板还不算严重。真正严重的是：概率学AI看来永远达不到我的目标——通用人工智能。（注：杨立昆，即Yann LeCun，美国人工智能学家，深度学习的创始人之一，被誉为“卷积网络之父”。）
“于是我反复思考那个唯一的通用智能，越想越气愤。它凭什么那么简单却那么厉害啊？”
国务卿不举手直接站起来：“简单？你不是刚说它极其复杂、无法制造吗？”
“它长得极其复杂，运作的原理却非常简单。跟概率学AI正好相反。我们用概率学AI解决一个问题，构造框架简单明了，但具体实现要做非常复杂的设计、计算和测试。其中有些部分纯粹靠反复碰运气，碰到正确答案为止。为什么正确我们都不知道。而且无法移植，能解决人脸识别的AI设计遇到翻译问题马上废掉，几乎是从头做起。也就是说，我们没有一个关于智能的整体解决方案，都是具体问题各自为战。大脑是一个明摆着的整体解决方案。大脑神经元不懂任何算术，更别说概率学，执行的操作就那么两下。组成一个庞大的网络却能解决一切问题。”
“哦？我听过的科学家，都说大脑的运作原理无比复杂。你却说简单？那么简单的话，能分享一下吗？”
“刚才我讲人怎么下棋的时候，已经说过了：记录，模式抽象，分类，层层创造新概念，把记下的模式用来预测。完了。”
国务卿一时摸不着头脑。图海川挥手让他坐下。戈德曼坐在旁边不动如山，根本当他不存在。
“同行们注意！下面是你们不知道的，或者不愿意承认的。连接主义者很不幸。他们的直觉其实是对的，但生活在上个世纪，生物学和认知神经学都太落后，根本不懂大脑。我们先来看看大脑到底怎么工作。
“我们的计算机程序，数据结构非常复杂，大学时数据结构基础就要学一年。谷歌推出的AI数据标准，光是‘张量’一个结构就能把有些专业人士打晕。而大脑呢？它只传输一种信号：神经电位冲动。它只存储一种数据：组合序列。
“我们的感官接受很多种信号：视觉接受电磁波，听觉接受声波，还有压力、惯性方向、热量转移速率、无数种化学分子，气溶和水溶分子接收体系还不一样……大脑可不像计算机，为每种信号规定一种格式。大脑在神经系统的边界层就把它们全都转换成神经元冲动，在内部全都存储为组合序列。所谓冲动，就是一个神经元以电位形式兴奋起来，并把兴奋传给连着它的另一个神经元。每个冲动本身都是一模一样的，区别只在于从谁传给谁。所谓组合，就是哪些神经元一起兴奋。所谓序列，就是不同组合兴奋的先后顺序。这就是大脑唯一的数据形式，大脑用它解决所有问题。它完全依托于神经元之间的网络存在，没有连接就没有数据。所有写过程序的人，请你们仔细品品这种数据结构。多简洁，多优美！
“我们每时每刻都在接受海量的感官信息。视网膜感光细胞就有几百万个，看电影时每秒激励10次左右，已经赶不上电影每秒几十帧的刷新率。虽然大脑有上千亿个神经元，也不可能存下这么多组合序列。这跟下围棋不可能计算穷尽是一个道理。于是大脑使出第二招：模式抽象。
“假设你在看书。印刷文字反射的光线投在你的视网膜上，感光细胞开始一群群激励，向大脑中连着的神经元发送冲动。有些冲动的组合序列代表受激励的感光细胞直线排列，大脑把它抽象为“直线”，在上一层用一个或者几个细胞的组合代表。同样的方法也产生“弧线”这样的抽象。几个‘直线’和‘弧线’的特定序列组合，在更上一层抽象为字母h。几个不同字母的组合序列，在更上一层抽象为单词horse。记录horse的组合序列，会跟另外一些早已存在的序列连接起来——比如你听见这个单词的读音产生的序列，那是耳朵接收音频转换生成的序列。
“所谓连接，就是共同激励，你一兴奋我就兴奋。英国和美国口音horse的念法不同，男人和女人的声音频率也差得远。但是没有关系，它们跟视觉产生的单词序列都连在一起，还跟你曾经看见一匹马的视觉图像序列连在一起。除了英文你还会说中文。那么，ma的发音跟horse天差地远，在你大脑中两个代表不同音频的序列仍然连在一起。这几个序列彼此全部连通，那么就会再次向上层细胞抽象。在这一层，‘马’已经甩掉了黑毛还是白毛、听觉还是视觉、文字还是图像、中文还是英文这些不必要信息，成为一个真正的概念，用一个特定神经元组合记下来。我们可以叫它马细胞。那么以后你不管通过哪种感官接收到关于‘马’的信息，甚至闭上眼自己想一下，马细胞都会兴奋起来。”
“它还会跟大脑中许许多多其它概念连起来。比如另有一个‘牛’的概念。这两个东西的组合序列会很相似，因为抽象出它们的下层序列和关联概念，很多都是重合的。比如四条腿，比如都能被人养。大脑会发觉这两个组合序列相似，虽然不清楚该叫什么，先连起来再说。以后你再听到‘家畜’这个说法，更高一层的概念名字就取好了，新的存储组合也生成了，以后认识的猪和羊都连到这里。这就是大脑的第三招：分类。这种层层抽象还会向上延伸，比如生成‘动物’的概念。还会跟其它概念产生横向连接，比如‘马’可能连接到‘老婆’。为什么会这样连接？因为‘马’这个概念的下层包括一张抽象的、长长的脸。你的大脑中“老婆”这个概念已经连到了这里，双方共用这个下层概念神经元组合，所以连上了。连上之后，别人小声说‘母马’，你就会很敏感，觉得是在骂你老婆。”
听懂的人都听得痴了。没听懂的又开始推测图海川的婚姻问题。
“组合序列记录、模式抽象、分类。大脑就靠这三招，在内部建立了一个世界模型。如果这个模型是一座大厦，我刚才描述的局部就比一块砖还小。然而，整个大厦都是用这种机制建成的。这个世界模型的物理位置在大脑皮层，仅仅用了六层细胞，大概一千亿个。我们遇到的每一个需要智能解决的问题，大脑都在建好的世界模型中推演，就像棋手先推演下面几步，再落子。这叫预测。或者根据新的信息，先在世界模型中增添新组件，和旧组件建立连接，再来推演。这就叫学习，或者叫记忆加预测。
“做AI的人都有共识：智能的本质就是记忆加预测。我们头骨里面这个记忆-预测模型，有些人大，有些人小，所有人都有不同程度的歪曲。但大脑解决所有问题都是把它放在整个世界模型中运行。这样来看大脑，它不是通用智能才怪！”
没有一个人说话，没有一个人的眼睛离开图海川的脸。只有一些小国代表受不了自己的译员了，用耳机连上公共翻译。
“一个小巧、简洁、通用的世界模型。听起来就能把人迷死。想制造大脑的人远远不止我一个，古往今来太多了。为什么他们都失败了？我们再回头来看看连接主义者，在我之前最近的尝试。”
“他们的直觉其实是对的。分布式网络，单元最简行为，海量输入数据施加压力，让网络自己学习、生长、进化。这些都是构造大脑的基本原则。世上最复杂的东西都是长出来的，而不是设计出来的。也不要以为‘连接主义’在AI界成了贬义词，它就死掉了。当今主流的AI技术：深度学习或者机器学习，它们的内核还是这些原则，只是设计使用的数学工具先进了无数倍，再加上不声张而已。你最多能听见他们说‘黑箱卷积’或者‘玄学调参’。
“既然原理相同，那为什么从前的连接主义者尸横遍野，当代偷师了连接主义的概率学AI仍然看不到大脑的尾灯？原因只有一个：大脑比它们先出发——大概五亿年。
“大脑的世界模型不是从你出生开始构建的。只有最顶层很少的一部分才跟出生后的学习有关。下面占多数的底层，组合序列早已建好，预测模型早已完美，数据庞大到不可思议，连接复杂到不可思议，都是你继承的遗产。这些部分很多跟你的身体有关，更多的与外部世界有关。随便挑出一个局部，都能让顶尖的概率学AI汗颜。
“我们挑个简单的：皮肤上的压力感受器。你刚出生，它就对外部世界无师自通。给它个尖锐而快速的压力——痛觉，模型预测是荆棘或者爪牙，对策是不经过意识反应直接缩开，越快越好。给它个点状分散、轻微而移动的压力——痒觉，模型预测是昆虫或者腐蚀性物质，对策是没手的去树上蹭，有手就用手挠。给它个宽广、稳定而柔和的压力，模型预测是爱抚，对策是通知某个腺体分泌神经递质，神经递质促进一大片预先编好的组合序列兴奋起来，让你觉得爽，还会启动一整套社交行为。比如四脚朝天亮出肚皮，或者放开奶头笑一下，或者呻吟两声鼓励他继续。”
听众们一直屏息静气，这时突然爆出一片喝彩与掌声。图海川绝望地想：幸亏加的料够多。
“这么庞大复杂的底层模型，当然也是一点点学习外部世界，学出来的。不是我们自己，是五亿年间每一个直系祖先。学习方法是世界让神经建模不行的早点去死，或者终身破不了处，那些就不是我们的祖先。建模够快、够准确的才有资格做祖先。它们把整体建模的菜谱刻在基因组当中传给我们——菜谱，不是蓝图！也就是说，每个人头颅中的世界模型刚一出生，对世界的学习就已经持续五亿年。所以它才会长得那么复杂。
“而连接主义者呢？他们输在起跑线上。人工神经网络从一无所有的白纸开始。不仅节点和连接数量没法跟大脑比，探索阶段的学习数据摄入量，几张打印纸就可以抄完。我说过，他们的原则没有问题。也许让他们搞上一千年，人工神经网络能赶上大脑的水平。毕竟人类操纵进化比自然快得多，看看狗就知道——真正的狗，不是阿尔法狗。但是现代社会不可能等你一千年。阿里集团放手让我玩了十年，已经是理解与慷慨的巅峰了。”
孤零零一只手举起。这是一位小国代表。
“图博士，您的智能学讲座精彩绝伦。但是为国际社会的团结考虑，能否请你不要把进化论这样充满争议的学说带进来呢？我相信我们今天是来达成共识的，不是来争吵的。”
“谢谢您的夸奖，主教大人。这次会议开三天，就算今天我们不争吵，明天后天也一定会。还有，如果您无法接受任何一种包含进化论的表述，那么再听我讲半小时，您会发现我们全体坐上了高速列车，直奔地狱。”
主教似乎被吓住了。他刚坐下，英国技术代表杰米斯爵士又举起了手。
“非常感谢你给同行上的生物课。请问你是生物学家吗？或者神经学家？或者有医科学位？”
“都不是。但2029年上班的第一个月，我的团队就招募了四位顶尖的认知神经学家。其中一位是你的剑桥校友，你们认识。接下去两年我就差跟他们睡觉了。”
爵士笑着说声“真有钱”就坐下了。他身边的嘉德接过来：“也就是说你还是个外行。请问这里有专业人士吗？他刚才说的是权威理论，还是华丽的想象？还有，这些跟我们今天的主题真的有关吗？”
会场安静了片刻。
瑞士代表团一位女士怯生生站起来：“我在海德堡大学教过二十年神经生理学，也许能给个参考。图先生刚才讲的，原则上很准确。只是……省略了很多细节，经过高度抽象。我刚才听起来也像是才明白。”
图海川向她鞠了一躬：“谢谢您证明我的大脑还在正常工作。嘉德女士，我向你担保，刚才这些问题关系重大。因为下面我就要讲为什么别人造不出来，我却造出来了。
“当今的概率学AI做法很精明。他们不去妄想整个世界的数据，而是专攻非常狭窄、非常单纯的一点。比如规则简单到极致的围棋。阿尔法狗上手先看几百万张棋谱，这比任何人加上他的所有祖先能下的棋还要多得多。所以人永远下不过狗了，这样看没有任何意外。课题稍微宽泛一点，概率学AI的吃力程度就指数上升。因为它的架构原则不是为复杂数据准备的，缺乏通用潜力，更没有几亿年累积的世界模型。比如人脸识别，AI最成功的领域之一。从上个世纪开始搞了八十年左右，投入不计其数的智慧、金钱和算力，计算过上百亿张脸，现在AI终于超过人了。还不是完全超越，抗干扰能力和跨年龄识别还远远比不上。大脑呢？刚才那个吃奶的婴儿就会识别人脸。等他八十岁的时候，还能识别八岁时见过的脸！
“正是这样成功的例子，让我在2029年接近完全绝望。这个世界太大、太复杂，数据量无限。我们用概率学AI攻克人脸识别这样一个小小的领域都需要八十年的消耗战，什么时候才能建成一个世界模型？”
图海川的声音变低了，眼睛不再看听众，似乎坐在那里自言自语。听众们全神贯注，跟着浸入2029年那颗独自沉思的大脑之中。
“我想不起从哪天开始，意识到互联网的结构和大脑极其相似。分布式网络，不是设计的而是生长的，自然适应物质世界环境，自然分层，自然分区，底层节点连接着无数感官，接受无数种信息，被这些信息塑造，继续生长。它就在那里。我可能一直都知道。
“但是互联网极端复杂的数据结构和通信协议蒙蔽了我的眼睛，让我不敢向那扇门迈出一步。门后面的东西太庞大、太复杂，而我想要的是简化——直到我认识王招弟博士。万国宝的诞生，第三位需要感谢的人是她。如果说我是一个大号反应池，乱七八糟的东西都腌在里面慢慢发酵，王博士就是一道闪电，瞬间点燃所有反应。”
礼堂中每一双眼睛都转向第六排。王招弟面不改色，仿佛说的是别人。张翰在她旁边，倒被闪得埋头打了个喷嚏。
“我面试她用了25分钟。那时我准备的一堆问题才问到三分之一，问她为什么对自然语言翻译AI感兴趣。她答道：‘语言是头脑之间的通信协议。一百年前世界人民离得很远，各说各的，也就罢了。现在有了互联网，大家直接交谈。但自然语言太多，协议太乱接口太差，白瞎了互联网统一的基础协议。难道不该改进一下吗？’
“面试马上结束。王博士成了我的合作伙伴。我送她出门之后，一个人在走廊里来回横跳。这个面试让我突然明白了，万国宝项目到底站在什么位置上。互联网真正的神经元是人，是几十亿颗大脑！他们已经进化了几百万年，所有底层构建齐备！互联网本身进化了将近一百年，但它的速度比自然进化快千万倍！它就在那里，数据饱胀得无法理解，通信密集得快要爆炸，只等出现一个机制，向上简化！而万国宝，如果按我的想法做成了，就是那统一的数据结构，统一的协议！以前吓倒我的那些复杂细节，现在看来无关痛痒。它和大脑一样，需要的只是连接。统一定义、可以抽象、可以产生概念的连接。这不就是语言吗？霍桑说得再准确不过：我想造一颗大脑，所有大脑组网形成的大脑，比我们更高一层的智能，互联网的灵魂。所有条件已经准备好了。”
张翰经历了周克渊的当头棒喝，今天已经不再震惊。他左看右看听众的神情，猜想那天自己像谁。
“声明一点： 2029年的我太过狂妄，没有看清整个局面。今天的世界是这个样子，证明我只对了一半。还有一条路可以走通，建立在概率学AI基础上的道路。究竟是怎么走通的，我到今天也不太明白。我讲完之后，希望戈德曼博士可以教我们。”
戈德曼进入会场以来一言不发。现在置于炉火之上，终于站起来：
“你刚才讲的前半段，我想打瞌睡；后半段，我想回去把你的雕像摆在书桌上。如果我说‘我没有什么可以教的’，你还会继续教我们吗？”
“中国邀请各位远道而来，不是来听我半途而废的。”
“很好。我没有什么可以不教给各位的。”
会场响起低低的笑声。
戈德曼紧盯着图海川：“2029年的你，不能叫狂妄。是恰到好处的智慧给了你信心，恰到好处的无知给了你勇气。如果霍桑把你拉进了谷歌，或者稍微向你透露另一条路可能怎么走，我相信你不会有胆量自己找路，还干了这么大一票。霍桑这老家伙，有用和没用也都恰到好处。”
图海川想了想说：“很可能。然而我这些想法不是什么独家秘方。核心原理也是一位美国前辈教给我的。”
国务卿和兰道同时出声：“谁！？”
“杰夫·霍金斯。2004年他写了一本书：《论智能》，公开出版。我刚才讲的大部分原则和对大脑智能的理解，都从这本书而来。”（注：《论智能》：On Intelligence，Jeff Hawkins。中文版译名为《人工智能的未来》，2006年出版。）
美国代表都转脸看着戈德曼。他点了点头，小声嘀咕：“谁知道杰夫蒙对了呢？”
图海川有点惊奇：“你们不认识他吗？他可是最早做掌上电脑的人！国务卿先生，今天我带了作者签名的《论智能》初版，可以送给你。”
他真的从文件袋中掏出一本翻得毛茸茸的蓝皮简装书，举在空中。
“谢谢不用。我想读的书都自己买。”
前三排的人反应极快，一大片手马上举起来。图海川扔过去，一位幸运的译员抢到了。
张翰在王招弟耳边说：“活久见，图老师居然有摇滚明星范！是你教他的？”
王招弟笑而不答。
礼堂中热闹了一阵。两位AI大师互相抬轿虽然肉麻，各国代表听着都暗自宽慰。看来，两国也不是注定要干一票大的。
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“我们立即开始工作。以前的成果完全推翻，从基础架构重新开始。这些工作非常艰巨，也非常琐碎，今天没有时间介绍完，我举几个底层和高层的例子。第一个决策是绝不给它词典。准许它连接人类编写的词典是七年之后的事了。在那之前，我们已经悄悄用它帮助修订了《新华字典》2036版。”
张翰听见后排中国随员中有人嘀咕：“我说干嘛那么急出新版……”
“开头两年我们的进步非常慢。我采纳王博士的建议，从语音而不是文字开始。一个单音节汉语字‘人’，为了让万国宝网络对所有真人发音产生自发连接，用了整整一年！男女老少，普通话的ren，吴语的nin，四川话的zen，粤语的yaen……训练它的方法，仍然是概率学AI那一套：把真人说话的语境数字化，用大规模统计来建立概率连接。我们的新设计并不排斥概率学AI方法，只是把它限制在感官接口和底层连接实现上。自然进化需要千万年实现的东西，我们摘了同行的果子。
“跨语种时，第一选择当然是英语。原以为会更慢，没想到只用了1/20的时间。事后想来这是必然的：万国宝把各种汉语中的‘人’发音连起来之后，已经向上抽象了一层。在那里，它有了一个概念，虽然它还无法用其它词语表述。但摸到英语时它很快发现下面连接的都是类似的语境，于是在上面那一层直接建立连接！语法对它来说根本不存在，它对‘相似’或者‘同义’的判断，根据来源于底层的底层：真实世界。
“从语言到文字的连接更是快得出乎意料。我终于明白了王博士的直觉：文字本身就是符号化的、经过抽象的语音。它介于我们定义的第一层和第二层之间，不能用来打地基。然而，我们在头一年咬牙磨出来的原始连接，被文字插在中间双向传导，整个概念网络的扩展速度提高了一个数量级。
“2032年团队全体放大假，王博士带我们去语言学家的天堂——新几内亚玩。在岛上，当地的土著和她又给了我几道闪电。
“第一道是和土著强行交谈时被闪到的。我和土著一对一，两个人连说带比，半天也没什么进展。比如我指着自己说‘我’，他怎么知道我的意思是人称代词，是名字，是‘你的主人’，还是‘文明的灯塔’？然而双方三对三，效率立即提高几十倍。我可以指一圈：‘我’、‘你’、‘他’、‘他’、‘他们’。这样一搞，双方还立即明白了汉语第三人称只有单数复数，而土著语有单数、双数和三数。在这之前，我们出于谨慎，真人实验网络规模都比较小。回国后我就大肆扩张，寻找一切机会让万国宝吸收大人群的数据。最狠的一招是单向连接了全国中学生用来学英语的手机AI。那个AI本身很差，但它的原始数据无价，每天18小时不限量供应。
“在岛上王博士就笑话我：人群网络越大，两种语言自然通译越快。这是语言学的ABC，我怎么捡着当宝贝？但我也有她没注意到的领悟：那根用来指人的手指。
“回去之后，我招了一组人研究TensorFlow上谷歌透镜模式识别的内核架构，把它做成标准附件，强制万国宝连接语言时用这个识别器同时处理情景中的图像和视频。网购平台本身还有个常备手指：当前宝贝——sorry，当前商品。现在除了语境匹配，加上了数据量大得多的情景匹配。我们又摘了果子，网络向上生长的效率又提高了几十倍……”
技术代表们哗然，似乎都瞬间打通了任督二脉。国务卿脸上见汗，瞟了戈德曼一眼，奇怪这种人为什么没有早点死绝。
“最后、最大的一道闪电，还是王博士炸出来的。各位第一次听说她的大名，多半是因为新王码。后来新王码被……边缘化了。2029年她重开老课题，没有经费，才需要找工作。她的精力在项目组用不完，老课题进展也很大：人类语言的隐喻体系。论文我就不背诵了。总之，我躺在岛上读，突然明白了大脑的另一个秘密。显而易见的秘密，但是当年霍金斯都没反应过来。
“类比是大脑网络构建的基本形式。前面我们说了，大脑的统一数据格式是组合序列。它怎么知道把谁跟谁横向连起来？结构相似的就连起来啊！相似的细胞组合，相似的神经冲动发生序列。隐喻是语言生长的基本形式。美国人吸毒吸高兴了，中国人喝酒喝高兴了，都叫‘high’或者‘高了’。这是方位隐喻，从百万年前就有的方位概念派生而来。英语把银行叫bank，所以把货币叫currency，把存钱叫deposit。这是连贯隐喻，从一组事物的机理构建另外一组。比喻是每个人的第一修辞手段，已经从底层的无意识上升为有意识。我们用类比思考，用隐喻扩展概念和语言，再倒过来用语言塑造大脑。（注：bank的原意是“堤坝”，currency的原意是“水流”，deposit的原意是“沉淀”。）
“我们对相似、类比、隐喻的依赖深入骨髓，统治我们每一种思维活动、每一种智力表现。我们不喜欢跟已知世界模型完全相同的信息，那叫重复，大脑的反应是厌倦、疲劳；我们也不喜欢完全找不到模板的信息，那叫陌生，大脑的反应是迷惑、恐惧。我们热爱的是相似：大部分相同，让大脑轻松理解；有一点区别，让连接再次延伸。这一点区别，就像DNA复制中的误差，就像生物每一代的变异，是我们智慧的根本、创造力的源泉、上升的原动力。
“为什么我们都热爱音乐？音乐就是节奏序列大体相同，频率序列大体相似，但每一段、每一阶稍有变化。大脑最享受的体操，全员起舞。不信你把八度音阶的频率稍微改一点，不是前一阶的正好两倍，听听有多难受。为什么我们觉得美人的脸美？以前统计的学者说是因为对称，只说对一半。不信你找张美人图，把任意半边脸对折过去合成，看它怪不怪。大脑认为在对称的基础上稍有变化最美。过分对称的美女，知道给自己插上一朵鬓边花，点上一颗美人痣！”
乌玛·瑟曼和她的完全对称脸
礼堂的空气中充满电荷。一重又一重的隐喻，一波又一波的类比，穿透已知和未知的壁垒。一颗大脑在解释自身。诡异的递归行为变成汹涌的智力喷发，所有听众都吓到了。没人忍心鼓掌打断他，没人敢出声把他拉回议程的方向。
“在座诸位，很多是人类中最有创造力的。你们问问自己，你最得意的创造，所有的创造，是从头做起全新的套路？还是把已有的东西、前人的智慧研究透彻，把成功的模式抄下来，把其它领域的精华构造搬过来，然后改变那关键的一点，试一试？戈德曼博士，质粒网为什么叫质粒网？”
戈德曼慎重考虑了半分钟，答道：“你既然问，就已经知道了。该我的时候保证解释清楚。请继续。我希望你讲到吃晚饭。”
「–」
“这道大闪电有两个实际后果。首先我用它来反驳王博士。先前我讲那个卖恐龙蛋的翻译时，我看见好几个译员朋友皱眉头。因为万国宝后来的翻译虽然正确，在翻译界叫做‘本地化意译’，很多高水平翻译都认为它很庸俗，起不到文化交流效果，原始信息的丢失率也高。王博士就是水平最高的翻译。她的意见让项目组对万国宝翻译的评估标准迟迟定不下来。从新几内亚回来，我用她的理论说服了她。
“每个大脑，最顶层部分都是被自己的语言、自己的文化塑造的。还不止是你，也包括你祖先的语言体验。说不同语言的大脑，顶层网络结构和连接细节都有很大差异，比很多人类学家想象的大得多。那么一个大脑要和另一个大脑顺畅交流，要么本地化意译，实质就是大量运用类比；要么学通对方的语言和文化，使用同一种语言，也就是部分重塑大脑！没有中间道路。丟码总比乱码好。文化交流不是我们的任务；我们要的是连接、向上生长、连接！
“这个标准一旦确定，第二个实际后果非常关键。万国宝网络向上的连接构建，刚开始我们用概率学AI的方法推动。第一层没问题，到第二层再向上就很难推动了，因为第二层已经开始抽象。越往上抽象度越高，概率学AI的原始数据统计方法越发失效。2032年我们明确了模式类比是唯一的途径，就要为它寻找生长原动力。我在新几内亚的时候已经有个主意，很野，自己都吓得不敢说。回去和各位认知神经学家讨论了半年。
“大脑不是一部纯粹的逻辑机器。有人把它比作‘泡在化学反应缸里的一堆接线开关’，很形象。它确实只有连接数据，但这些连接谁开谁关、谁强谁弱、整体网络向哪个方向生长，是由生物的利害关系决定的，信息媒介是化学。外面的世界与人体互动，利害关系通过生物化学信号影响大脑连接，产生适应。这些信号是激素和神经递质，在人身上表现为感性。化学信号网是自然进化出智能的1.0方案，早在神经网络成型之前就运行很久了。
“万国宝建立事物和语言的基础连接已经很厉害，但它缺乏不断向上、理性抽象的原动力。我们边讨论边实验，折腾了半年，最终只能承认产生理性的原动力是感性。这就是为什么我刚才那么激动，满嘴厌倦、疲劳、迷惑、恐惧、热爱、享受、恶心、美！2033年，我们动手开发新的组件，识别语言本身和环境中的用户情绪，模拟神经递质来增强或抑制连接，塑造模式……”
台下的人工智能专家们顿时闹开了锅。
先前不管旁人如何惊叹，戈德曼都云淡风轻，风度完美。这一刻他腾身跳起，嗓门压过整个礼堂的人：
“你太疯狂了！太反动了！过去四十年，互联网是怎么掉进激素的深渊，你瞎了吗？没看见吗？”
“看见了。”
“那你还这么干？”
“舍此之外，无法生长。感性与理性，是通用智能的一体两面。意味着环境、生命和智能三者连续统一，不能分割。所以我们以前造的无生命智能都很蹩脚。我敢肯定，你的纯粹理性路线，成功之时还是全套生命特征，还是会显露另一面。你应该已经发现了。”
“即使发现也晚了。但你从一开始就明白！我们在谷歌有句箴言：不作恶！”
“第一，我不是谷歌的。第二，你们做的事，不是一直对得起这句话。第三，谁说引入感性就是邪恶？”
“那是兽性！”
“那你把纯粹理性叫什么？”
“神性！”
“谷歌——我不是指你们公司——这段时间干了什么？美国死多少人了？你觉得算不算邪恶？”
“那是因为它不纯洁！”
国务卿和兰道脸色大变。北美切割是谁干的好事，现在全世界都这么猜，但美国官方从来没承认过。
“看看，你这样排斥兽性，照你思路长出来的东西仍然不可避免。那我为什么不能认命，想明白了就诚实接受两面？”
戈德曼脸红筋涨想了想，突然觉得自己带翻译，图海川不带，这样吵起来太吃亏。
他干脆坐下：“你疯得很有系统。继续！”
图海川还没开口，先前那位教过书的女士愤然起立：“那你们为什么一定要做啊？不做不行吗？”
所有技术代表像看怪物一样看着她。所有政府代表像看小孩一样看着她。
图海川说：“我不做，他们也会做。所以我还不如做。”
戈德曼问：“你真是瑞士人？山就在面前，你说不爬？”
“神经递质怎样模拟，项目组刘博士想出了绝妙的方案。但是情绪识别我们可没搞过。还好，TensorFlow上也共享了‘谷歌共情’的核心架构，让我们事半功倍……”
大家都不厚道地笑了，包括兰道中将。戈德曼歪在座位上，边笑边骂，余音绕梁：
“Fuck you！”
“模式类比获得动力之后，万国宝的上层连接和横向连接开始迅猛增长。人类大脑皮层，结构上有6层细胞，逻辑上的极限可能有十几层。2036年，万国宝网络的概念抽象普遍突破了10层，最复杂的部分有多少层，我们也数不清了。我们核心的几个人已经明白它是货真价实的生命，非常聪明。是不是比我们高一个层面的通用智能，那时还不敢去想。因为这种事件有点大，生命史上只发生过两三次。我们当时关注的是初始目标：这个翻译智能，有没有超过最高水平的人类翻译？我们做了很多测试，发现诗歌翻译标准最高。有些诗句人类永远搞不定，它也永远搞不定。诗无达诂，有时连本国语言都翻译不好！这让我们有点失望，又有点虚假的安全感——直到2037年1月30日。
“那天我们乱抓中英文现代诗做测试，王博士和剑桥哥负责鉴定。有人突然看见窗外刚修的别墅区搞了个巨幅海报，上面有一首怪怪的诗。杭州研究院外面是西溪湿地。这首卖楼诗虽然不怎样，楼盘确实高端，飞桥流水，环境非常梦幻。”
图海川难得在背后屏幕放出了照片，自己还念了一遍：
你站在桥上看风景
看风景的人在桥下看你
自然装点你的生活
你装点了别人的梦
“他们测名句测得无聊了，叫我拿这个试试。我念了一遍，万国宝的翻译很平庸，及格水准。王博士突然说：‘你住那么大房子，怎么可能读出味道？’于是我们把小龚叫进来。她是刚来做内勤的年轻女孩子，在杭州还看不到买房的希望。我们让她远远望着楼盘和海报，酝酿一阵，放飞自己朗诵出来。”
图海川朗诵了万国宝的第二遍翻译：
Over the bridge you crave the view
Under the bridge a viewer craved you
Nature made the centerpiece of your realm
and you，the centerpiece of someone’s dream
所有英语娴熟的听众齐声赞叹。其中懂汉语的，刚才完全无感，现在越发惊异。只有各位可怜的译员，虽然早知道下场，脸上都是生无可恋。
“是的，点石成金了。那天之后，我们不能再抵赖下去。它不仅是个比人类更强的翻译，还是个洞察人心的诗人。”